Alejandro Artopoulos: “La escuela tiene que recuperar la capacidad de imaginar futuros posibles”

La irrupción de la inteligencia artificial generativa volvió a poner a la escuela frente a una pregunta conocida, pero con una intensidad inédita: qué hacer con las nuevas tecnologías. Para Alejandro Artopoulos, el desafío exige abandonar la mirada ingenua que piensa a la IA como “una herramienta más” y desarrollar una perspectiva crítica sobre las tecnologías que ingresan al aula. Eso implica “reensamblar” la escuela para combinar las innovaciones digitales con “viejas” tecnologías como el cuaderno y el pizarrón. El objetivo: preservar las habilidades que se ponen en riesgo frente al avance de la IA –y de las empresas que la impulsan–: desde la escritura hasta la capacidad de imaginar futuros diferentes a los designados por las narrativas aceleracionistas.

Sociólogo por la Universidad de Buenos Aires y doctor en Sociedad de la Información y el Conocimiento por la Universitat Oberta de Catalunya, Artopoulos es profesor de Tecnología y Cambio Educativo y director académico del Centro de Innovación Pedagógica de la Universidad de San Andrés, además de investigador de la Comisión de Investigaciones Científicas de la provincia de Buenos Aires. Acaba de publicar Tecnopedagogías. Superpoderes docentes en la era de la IA (Aique), un libro coral con aportes de diversos autores que apuntan a abrir la “caja negra” de la tecnología, para comprender las implicaciones profundas de la IA y construir criterios para un uso crítico y reflexivo en el aula.

–Una idea central del libro es que la escuela no debe abordar la IA como una nueva “herramienta”. ¿Qué perdemos de vista cuando decimos que la IA es una herramienta más?

–La metáfora de la herramienta fue útil durante mucho tiempo, cuando las tecnologías digitales provocaban cambios relativamente sencillos en nuestra cognición. Podían hacer trabajos muy rápido, como ordenar una base de datos, pero no generaban una disrupción en nuestra cabeza, no nos sorprendían. La fascinación que tenemos hoy con la inteligencia artificial no sucedía con un algoritmo de una plataforma, con una aplicación de ofimática, con Padlet o con Google Docs.

Hoy muchos especialistas coinciden en que la metáfora de la herramienta quedó obsoleta y que necesitamos avanzar hacia otro tipo de recursos retóricos y, si se quiere, teóricos. Por eso el libro busca impulsar una idea que ya viene de antes y que está bastante adoptada por la comunidad educativa en muchos países: el concepto de tecnopedagogías.

Durante mucho tiempo pensamos la tecnología como una palanca para mejorar la educación, siempre que se asegurara su calidad pedagógica. Ese era el consenso que sustentaba la idea de la herramienta. Ahora tenemos que dar un paso más y abrir la caja negra de la tecnología.

La escuela misma es una tecnología desde que nació, como plantea Mariano Narodowski. Desde los estudios sociales de la tecnología, esta perspectiva está cada vez más instalada en el campo educativo. La cuestión es cómo hacer para que la escuela incorpore tecnologías de una enorme complejidad. Para eso tenemos que avanzar hacia otro tipo de intervenciones, que necesariamente son multinivel. Tenemos que pensar algo para los docentes, pero también para los equipos directivos y para los funcionarios de los ministerios de Educación.

–¿Qué implica la noción de “tecnopedagogía”? ¿En qué se diferencia de otros modos de entender la relación entre educación y tecnología?

–La tecnopedagogía implica unir tecnología y pedagogía para dar respuestas complejas a los desafíos de la escuela. Supone pensar al mismo tiempo los problemas de la enseñanza y tener la sensibilidad necesaria para seleccionar las tecnologías apropiadas para esos procesos. Es decir, requiere una mirada crítica sobre la tecnología.

Un ejemplo es lo que pasó con las redes sociales. Durante mucho tiempo se las vio como aliadas de la educación. Como la cultura digital no llegaba fácilmente a la escuela, tomar Instagram y convertirlo en una plataforma educativa podía ser una forma de “modernizar” la escuela y los contenidos. Hoy sabemos que Instagram tiene muchos problemas vinculados con la crisis de salud mental, y tenemos claro que no solo Instagram, sino también TikTok o X, tienen que quedar fuera del aula porque no permiten las condiciones básicas para un proceso de aprendizaje.

Ese tipo de decisión no es posible si no existe una capacidad crítica para leer las tecnologías. Por eso digo que la idea de la tecnología como una herramienta que la escuela puede simplemente domesticar, quedó obsoleta: la tecnología desbordó a la escuela. Entonces tenemos que reensamblar la escuela: recuperar lo más fuerte que tenía y potenciarlo.

El concepto de tecnopedagogías es plural. No puede haber una única tecnopedagogía, porque el reensamblaje de esos procesos y esas prácticas puede tener distintas orientaciones. No hay una sola solución. Lo que sí tiene que estar siempre presente son esas dos dimensiones: la mirada pedagógica y la crítica de la tecnología.

–¿Cuál es el aporte central del libro en relación con estas “tecnopedagogías”?

–Este es uno de los primeros libros en castellano de divulgación de los conceptos fundamentales de los estudios críticos de la tecnología en educación. Por supuesto, conocemos a Neil Selwyn y a otros especialistas anglosajones, pero esos trabajos no tienen nuestro contexto ni nuestra mirada sobre la escuela latinoamericana o argentina.

El libro es una apuesta por acercar esta perspectiva a los docentes y también a los especialistas en tecnología. Lo que intento proponer es una nueva mirada, no una perspectiva que venga a reemplazar o las anteriores. El trabajo de la tecnología educativa y de la didáctica sigue siendo muy importante. El problema aparece cuando se parte de una visión mágica de la tecnología, como si fuera una palanca que por sí sola pudiera modernizar la escuela.

La escuela no tiene solamente un problema de cómo se enseña. Tiene también otros problemas, por ejemplo, qué conocimiento circula en ella y cuál es su calidad. Esos problemas no se resuelven únicamente con didáctica o incorporando tecnología: requieren también estudios curriculares, políticas de gestión y otras perspectivas. Por eso me interesa que esta mirada pueda llegar a docentes, especialistas y profesorados, y que quienes la encuentren útil puedan incorporarla a su formación.

–Junto a la IA, en la escuela persisten otras tecnologías que algunas miradas asocian con un modelo “anticuado”, como el pizarrón o la carpeta. ¿Pensás que van a quedar atrás? ¿O van a “reensamblarse” con las tecnologías digitales?

–La idea de reensamble consiste justamente en recuperar las tecnologías nobles analógicas. Volver, cuando sea necesario, al cuaderno, al pizarrón, a la palabra. Hoy está clarísimo que la mayoría de quienes leen libros prefieren el papel, aun cuando hubo muchísima innovación en e-readers, tabletas y otros dispositivos de lectura.

Entonces, esto que estamos viendo, por ejemplo, con la vuelta a lo básico en Suecia –que tiene también mucho de conservador y que hay que revisar críticamente– contiene una parte de verdad: se pasaron cinco pueblos con la modernización tecnológica y digital, y ahora hay que volver sobre esos pasos para establecer un nuevo equilibrio.

Esto tiene que ver con la aceleración. Vivimos en un mundo atravesado por una ideología, el aceleracionismo, que no tiene un único signo: hay aceleracionismos de izquierda y de derecha. Pero, en cualquiera de los dos casos, esa aceleración nos aleja de la democracia y de ciertos equilibrios que las instituciones democráticas necesitan para funcionar. Estamos hablando de la escuela, pero podríamos decir lo mismo de otras instituciones.

Para recuperar el equilibrio necesitamos combinar tecnologías nuevas, avanzadas y de vanguardia, como la IA generativa, con las viejas y nobles tecnologías del conocimiento que ya conocíamos.

–El libro dedica un capítulo al pensamiento computacional y lo presenta como una habilidad esencial. ¿En qué consiste y cómo se puede enseñar en la escuela?

–El concepto de pensamiento computacional nace con Seymour Papert, y en el libro hay muchas referencias a esa genealogía. Papert planteaba que no había que enseñar programación o robótica simplemente por enseñarlas. Él desarrolló el construccionismo, como una evolución de la teoría constructivista de Jean Piaget, que había sido su maestro. Lo que decía, en términos muy simples, es que al constructivismo le faltaba una capa material: que la construcción del conocimiento, las hipótesis, la prueba y el error no debían quedar solamente en un plano abstracto, sino ponerse en relación con objetos y experiencias concretas.

En la tecnología aprendemos haciendo. Por eso el construccionismo proponía trabajar con dispositivos electrónicos, robots o lenguajes como Logo –y después Scratch–, que permiten hacer prueba y error con algoritmos, observar qué sucede y volver a intentar. Detrás de todo eso estaba la idea de enseñar un conocimiento fundamental, comparable con la lectoescritura o el pensamiento científico: el pensamiento computacional. El proyecto de Papert era que ese conocimiento estuviera en la base de la educación desde los niveles iniciales.

El problema es que las tecnologías cambian todo el tiempo. Cuando se empezó a definir y a implementar el pensamiento computacional, vivíamos en el mundo de la computadora personal; todavía no existía el celular. Y ahora apareció la IA generativa.

Hoy yo definiría al pensamiento computacional como el pensamiento algorítmico que utilizamos para interactuar con máquinas computacionales complejas, tanto en nuestros vínculos con otras personas como en la producción intelectual. En relación con la IA, tener pensamiento computacional significa, por ejemplo, estar en condiciones de detectar una alucinación o de advertir que una IA no está respondiendo como esperamos. Implica entender que estas máquinas pueden fallar y contar con los medios para controlar esos errores.

El problema es que todavía no tenemos reglas claras para abordar estas situaciones. La mayoría de las universidades, por ejemplo, no cuenta con marcos institucionales, ni siquiera para trabajos de posgrado como tesis de maestría o doctorado. Estamos aprendiendo, y seguramente en los próximos años los reglamentos universitarios van a empezar a incorporar de manera más explícita problemas como el de las alucinaciones de la inteligencia artificial.

–¿Qué pensás de las prohibiciones del celular o del uso de la IA? ¿Deberían ser decisiones que se tomen a nivel del ministerio, de la escuela, de cada docente? ¿O prohibir no es una estrategia útil?

–No creo que el prohibicionismo, de por sí, sirva ni tenga sentido. Pero entiendo que estamos en una etapa en la que necesitamos hacer un parate, barajar y dar de nuevo. Hemos llegado a un nivel de desgaste del tejido social y de las instituciones que vuelve necesarias algunas prohibiciones selectivas.

El ejemplo que me gusta es el tabaco. Durante mucho tiempo el cigarrillo era omnipresente: se fumaba en lugares públicos y cerrados, se afectaba a los demás y parecía imposible modificar esa situación. Sin embargo, a partir de un cambio cultural que llevó décadas, se generaron las condiciones para un cambio de paradigma. Hoy nos parece completamente normal que esté prohibido fumar en determinados lugares y no sentimos que eso sea un ataque intolerable contra la libertad.

Creo que con los algoritmos de persuasión y los algoritmos adictivos de las redes sociales va a pasar algo parecido. Yo creo que ni la pantalla ni la red social son un problema en sí mismas: el problema es el algoritmo de persuasión que tienen adentro. Pero es muy difícil separarlos.

Ahora bien, para que una prohibición selectiva funcione necesitamos elevar la capacidad de gestión de los equipos directivos y también el conocimiento de los docentes. Hoy le preguntás a cualquier docente cuál es la diferencia entre una red social y un algoritmo de persuasión y probablemente no sepa de qué le estás hablando. Sin embargo, eso afecta directamente su práctica educativa.

Muchos docentes dicen: “Los chicos ya no me escuchan como antes, están distraídos y no sé qué hacer”. Pero hay algo que se fue acumulando a lo largo del tiempo. Primero fueron otras formas de distracción: en mi época era el walkman; después llegaron las redes sociales, las casas de apuestas, los sistemas de recomendación de contenidos. Y la última capa de todo esto es la inteligencia artificial generativa.

La IA generativa también está confundiendo a muchos estudiantes, porque puede transmitirles la idea de que todo lo que aprendan en la escuela deja de tener sentido: que van a apretar un botón y la máquina va a escribir por ellos. Pero nadie les está enseñando que no va a ser así. Por eso no alcanza con que la usen: tienen que aprender a usarla bien, reconocer cuándo produce una alucinación, apropiarse críticamente de lo que genera y convertirlo en un contenido propio.

La consigna debería ser: enseñemos a usar la inteligencia artificial para que podamos seguir escribiendo con voz propia. Y eso exige reensamblar una parte fundamental del sistema educativo: la didáctica de la lengua. Para mí, ahí está el grado cero de todo esto, porque aprender a escribir sigue siendo central. Y alrededor de la didáctica de la lengua están todas las disciplinas cuyo principal elemento para el aprendizaje es el lenguaje, como las ciencias sociales.

–Además de la escritura, ¿qué otras habilidades que consideramos esenciales están más expuestas ante el avance de la IA? ¿Cuáles son las capacidades que la escuela debería preservar especialmente?

–Hay una habilidad que quizás no ponemos primero en la lista porque parece más específica, pero que hoy está siendo muy afectada: la programación. Hasta hace poco pensábamos que, aunque la sociedad perdiera industrias y puestos de trabajo del mundo mecánico, esos empleos podían ser reemplazados por trabajos en los servicios, en la programación y en otros sectores. La inteligencia artificial viene a desmentir, al menos en parte, esa expectativa.

Pero creo que el principal problema no tiene que ver solamente con saber programar con asistencia de inteligencia artificial, ni con saber escribir o leer. Todas esas son habilidades importantísimas. Pero quizá la capacidad más profunda que estamos perdiendo es la de imaginar un futuro abierto.

Por eso, uno de los temas centrales de la alfabetización en inteligencia artificial es recuperar la capacidad de imaginar futuros posibles, diferentes de aquellos hacia los que nos empuja la narrativa aceleracionista. Hay actores muy poderosos del mundo tecnológico –los magnates de Silicon Valley, como Elon Musk o Peter Thiel– que no solo influyen en la política, sino también en la cultura, y que todo el tiempo están formateando nuestra idea del futuro. De alguna manera, nos obturan la posibilidad de sentirnos parte de su construcción. Creo que una de las principales responsabilidades de la escuela hoy es recuperar esa capacidad de pensar futuros.